周围有一些数据结构非常有用,但大多数程序员都不知道。他们是哪一个?

每个人都知道链表、二叉树和散列,但比如Skip列表和Bloom过滤器。我想知道更多不太常见但值得了解的数据结构,因为它们依赖于伟大的想法,丰富了程序员的工具箱。

PS:我还对舞蹈链接等技术感兴趣,这些技术巧妙地利用了通用数据结构的财产。

编辑:请尝试包含更详细描述数据结构的页面链接。此外,试着补充几句关于数据结构为什么很酷的话(正如乔纳斯·Kölker已经指出的那样)。此外,尝试为每个答案提供一个数据结构。这将允许更好的数据结构仅根据其投票结果浮到顶部。


当前回答

min-max堆是实现双端优先级队列的堆的变体。它通过简单地更改堆属性来实现这一点:如果偶数(奇数)级别上的每个元素都小于(大于)所有子级和孙子级,则称树为最小-最大排序。级别从1开始编号。

http://internet512.chonbuk.ac.kr/datastructure/heap/img/heap8.jpg

其他回答

Zobrist Hashing是一个哈希函数,通常用于表示棋盘位置(如国际象棋),但肯定还有其他用途。它的一个优点是它可以随着电路板的更新而逐步更新。

Hinze和Paterson的2-3手指树是一种功能强大的数据结构瑞士军刀,具有很好的渐近线,适用于各种操作。虽然复杂,但它们比之前的Kaplan和Tarjan通过递归减速实现的持久列表的命令式结构简单得多。

它们作为一个可链接的deque,O(1)访问任意一端,O(log-min(n,m))追加,并提供O(log-main(n),length-n))索引,直接访问序列的任何部分上的单形前缀和。

实现存在于Haskell、Coq、F#、Scala、Java、C、Clojure、C#和其他语言中。

您可以使用它们来实现优先级搜索队列、区间映射、具有快速头部访问的绳索、映射、集合、可链接序列或几乎任何结构,您可以将其表述为在快速可链接/可索引序列上收集单形结果。

我还有一些幻灯片描述了它们的派生和使用。

我有时使用反转列表来存储范围,它们通常用于在正则表达式中存储字符类。例如,请参见http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-cpinv.html

另一个很好的用例是加权随机决策。假设你有一个符号和相关概率的列表,你想根据这些概率随机选择它们

   a => 0.1
   b => 0.5
   c => 0.4

然后,你对所有概率进行一次连续求和:

  (0.1, 0.6, 1.0)

这是你的反转列表。生成一个介于0和1之间的随机数,并查找列表中下一个较高条目的索引。你可以用二进制搜索来实现,因为它是排序的。一旦获得了索引,就可以在原始列表中查找符号。

如果有n个符号,则每个随机选择的符号都有O(n)个准备时间,然后是O(log(n))个访问时间,与权重分布无关。

反转列表的一种变体使用负数来指示范围的端点,这使得计算某一点上有多少范围重叠变得容易。看见http://www.perlmonks.org/index.pl?node_id=841368例如。

有一种巧妙的数据结构,它使用数组来保存元素的数据,但数组在链接列表/数组中链接在一起。

这确实具有这样的优点,即对元素的迭代非常快(比纯链接列表方法更快),并且在内存和/或(去)分配中移动带有元素的数组的成本最低。(正因为如此,此数据结构对于模拟工作非常有用)。

我从这里知道:

http://software.intel.com/en-us/blogs/2010/03/26/linked-list-verses-array/

“……并且一个额外的数组被分配并链接到粒子数组的单元格列表中。这在某些方面类似于TBB实现其并发容器的方式。”(这是关于链接列表与数组的性能)

您可以使用最小堆来在恒定时间内找到最小元素,或者使用最大堆来找到最大元素。但如果你想同时做这两项操作呢?可以使用“最小值-最大值”在恒定时间内执行这两个操作。它通过使用最小-最大排序来工作:在连续树级别之间交替进行最小和最大堆比较。